全网最全的python图像识别技术涵yolo（验证码识别不再是梦）

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第一章 介绍：
课程内容

第二章：人脸检测
攻击计划
图像和像素
级联分类器 -描述
加载和预处理图像
使用 Haarcascade 和 OpenCV 进行人脸检测
Haarcascades 参数 1
Haarcascades 参数 2
使用 haarcascades 进行眼睛检测
作业解决方案
HOG（定向梯度直方图）——直觉
使用 HOG 和 Dlib 进行人脸检测
使用 CNN 和 Dlib 进行人脸检测
作业解决方案
python和 PyCharm
网络摄像头上的人脸检测


第三章：人脸识别

攻击计划
LBPH 算法——描述
加载人脸数据集
预处理图像
训练 LBPH 分类器
用 LBPH 识别人脸
评估 LBPH 分类器
LBPH参数
LBPH 参数 - 实施
检测面部点
检测面部描述符 1
检测面部描述符 2
计算人脸之间的距离
使用 Dlib 1 识别人脸
使用 Dlib 2 识别人脸
作业解决方案
网络摄像头上的人脸识别


第四章：对象跟踪

攻击计划
对象跟踪与对象检测
KCF 和 CSRT 算法
使用 KCF 进行对象跟踪
使用 CSRT 进行对象跟踪
作业解决方案

第五章：用于图像分类的神经网络
攻击计划
生物基础
人工神经元
感知器
重量更新 1
重量更新 2
多层神经网络简介
激活函数
隐藏层激活 1
隐藏层激活2
输出层激活
误差计算（损失函数）
基本算法
梯度下降和导数
输出层增量
隐藏层增量
反向传播和学习率
反向传播的权重更新 1
反向传播 2 的权重更新
偏差、误差和多输出
隐藏层
具有分类数据的输出层
随机梯度下降
深度学习
像素和神经网络
导入库
从图像中提取像素 1
从图像中提取像素 2
从图像中提取像素 3
从图像中提取像素 4
规范化数据
创建训练集和测试集
构建和训练神经网络
评估神经网络
保存和加载网络
对单个图像进行分类
从图像中提取特征
使用 OpenCV 1 进行特征提取
使用 OpenCV 2 进行特征提取
使用 OpenCV 3 进行特征提取
使用 OpenCV 4 进行特征提取
使用 OpenCV 5 进行特征提取
创建训练集和测试集
构建和训练神经网络
评估神经网络
保存、加载和分类单个图像
作业解决方案

第六章：用于图像分类的卷积神经网络
攻击计划
卷积神经网络简介
卷积运算
池化
展平
密集神经网络
导入库
加载图像
创建训练和测试数据集
构建和训练神经网络
评估神经网络
保存和加载网络
对单个图像进行分类
作业解决方案

第七章：Transfer learning
攻击计划
Transfer learning——描述
导入库和数据集
创建训练和测试数据集
预训练的神经网络
创建自定义密集层
构建和训练神经网络
评估神经网络
微调——直觉
微调 - 实施和评估
保存、加载和分类单个图像
作业解决方案

第八章：用于情绪分类的神经网络
攻击计划
导入库和图像
创建训练和测试数据集
构建和训练神经网络
保存和加载模型
评估神经网络
对单个图像进行分类
对多个图像进行分类
对视频中的情绪进行分类
作业解决方案


第九章：汽车编码
攻击计划
自编码器 - 直觉
导入库和数据集
可视化图像
预处理图像
构建和训练线性自编码器
编码图像
解码图像
编码和解码测试图像
卷积汽车编码器 1
卷积汽车编码器 2
卷积汽车编码器 3
卷积汽车编码器 4
作业解决方案


第10章：使用 YOLO 进行目标检测
攻击计划
YOLO——直觉
下载并编译暗网
测试探测器
暗网和 GPU
阈值和 ext_output 参数
检测视频中的物体
作业解决方案

第11章：识别手势和动作
攻击计划
手势和动作识别——直觉
导入库和图像
加载预训练的神经网络
预测身体点数 1
预测身体点数 2
检测图像中的手势
检测视频中的手势 1
检测视频中的手势 2
作业解决方案


第12章：谷歌Deep dream

攻击计划
Deep dream——简述
加载 InceptionNet 网络
加载和预处理图像
获取激活
计算损失
梯度上升 1
梯度上升 2
生成图像
作业解决方案

第13章：Style transfer
攻击计划
Style transfer——简述
加载 VGG19 网络
加载和预处理图像
构建神经网络 1
构建神经网络 2
构建神经网络 3
构建神经网络 4
训练神经网络 1
训练神经网络 2
可视化结果
作业解决方案

第13章：GAN（生成对抗网络）
攻击计划
GAN——直觉
加载数据集
构建生成器 1
构建生成器 2
构建鉴别器
计算损失
训练 GAN 1
训练 GAN 2
作业解决方案

第14章：图像分割
攻击计划
图像分割——描述
下载存储库
导入库
加载预训练的神经网络
检测物体
去除背景 1
去除背景 2
视频中的分割 1
视频中的分割 2
作业解决方案

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